import java.util.*;

/**
 * Created with IntelliJ IDEA.
 * Description:
 * User: 86136
 * Date: 2024-10-13
 * Time: 14:18
 */
public class Sort {
    /**
     * 直接插入排序
     * 时间复杂度：O(n^2)
     *          最坏情况：4 3 2 1
     *          最好情况：1 2 3 4... O(n)
     *          如果数据越有序，则直接插入排序越快
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：是稳定的
     *       如果本身是一个稳定的排序，可以实现为不稳定的
     *       但是本身是一个不稳定的排序，是不能看转化为稳定的
     * @param array
     */
    public static void insertSort(int[] array) {
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            int j = i -1;
            int tmp = array[i];
            for (; j >= 0; j--) {
                if(j + 1 < array.length && array[j] > tmp) {
                    array[j+1] = array[j];
                }else {
                    array[j+1] = tmp;
                    break;
                }
            }
            array[j+1] = tmp;//越界了，前面没有元素可以比较了
        }
    }

    /**
     * 希尔排序
     * 时间复杂度：O(n^1.3) ~ O(n^1.5)-->没有准确的说法，因为数组的大小不同，分组情况不同
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：不稳定
     * @param array
     */
    public static void shellSort(int[] array) {
        int gap = array.length;
        while(gap > 1) {
            gap /= 2;
            shell(array,gap);
        }
    }
    private static void shell(int[] array, int gap) {
        for(int i = gap;i < array.length;i++) {
            int j = i - gap;
            int tmp = array[i];
            for(;j >= 0;j-=gap) {
                if(j + gap < array.length && array[j] > tmp) {
                    array[j+gap] = array[j];
                }else {
                    array[j+gap] = tmp;
                    break;
                }
            }
            array[j+gap] = tmp;
        }
    }

    /**
     * 选择排序
     * 时间复杂度：O(n^2)
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：不稳定
     * @param array
     */
    public static void selectSort2(int[] array) {
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            int minIndex = i;
            for (int j = i+1; j < array.length; j++) {
                if(array[j] < array[minIndex]) {
                    minIndex = j;
                }
            }
            swap(array,i,minIndex);
        }
    }
    public static void selectSort(int[] array) {
        int left = 0;
        int right = array.length-1;
        while(left < right) {
            int minIndex = left;
            int maxIndex = left;
            for (int i = left+1;i <= right;i++) {
                if(array[i] < array[minIndex]) {
                    minIndex = i;
                }
                if(array[i] > array[maxIndex]) {
                    maxIndex = i;
                }
            }
            swap(array,left,minIndex);
            if(maxIndex == left) {
                maxIndex = minIndex;
            }
            swap(array,right,maxIndex);
            left++;
            right--;
        }
    }

    private static void swap(int[] array, int i, int j) {
        int tmp = array[i];
        array[i] = array[j];
        array[j] = tmp;
    }

    /**
     * 堆排序
     * 时间复杂度：O(NlogN)
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：不稳定
     * @param array
     */
    public static void heapSort(int[] array) {
        createHeap(array);//大根堆
        int end = array.length-1;
        while(end > 0) {
            swap(array,0,end);//把最大的元素放到end所在位置
            siftDown(array,0,end);//交换时：end下标所在位置之后的元素都不会参与本次排序
            end--;
        }
    }

    private static void createHeap(int[] array) {
        for (int parent = (array.length-1-1)/2; parent >= 0; parent--) {
           siftDown(array,parent,array.length);
        }
    }
    /**
     * 向下调整
     * parent:每棵子树调整的根节点
     * length:判断 每棵子树结束的条件
     * @param array
     * @param parent
     * @param length
     */
    private static void siftDown(int[] array, int parent, int length) {
        int child = parent * 2 + 1;
        while(child < length) {
            if(child + 1 < length && array[child+1] > array[child]) {
                child++;
            }
            if(array[child] > array[parent]) {
                swap(array,parent,child);
                parent = child;
                child = parent * 2 + 1;
            }else {
                break;
            }
        }
    }

    /**
     * 冒泡排序
     * 时间复杂度：O(n^2)-->一般指没有优化的
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：稳定
     * @param array
     */
    public static void bubbleSort(int[] array) {
        for (int i = 0; i < array.length-1; i++) {
            for (int j = 0; j < array.length-1-i; j++) {
                if(array[j] > array[j+1]) {
                    swap(array,j,j+1);
                }
            }
        }
    }
    public static void bubbleSort2(int[] array) {
        for (int i = 0; i < array.length-1; i++) {
            boolean flag = false;
            for (int j = 0; j < array.length-1-i; j++) {
                if(array[j] > array[j+1]) {
                    swap(array,j,j+1);
                    flag = true;
                }
            }
            if(!flag) {
                break;
            }
        }
    }

    /**
     *快速排序
     * 时间复杂度:
     *      最坏情况：1，2，3，4，5 有序 O(N^2)
     *               5，4，3，2，1
     *      最好情况：类似于满二叉树，两边均分 O(NlogN)
     * 空间复杂度：O(logN)
     * 稳定性：不稳定
     * @param array
     */
    public static void quickSort(int[] array) {
        quick(array,0,array.length-1);
        //quickNor(array,0,array.length-1);
    }
    //非递归实现快排
    private static void quickNor(int[] array, int start, int end) {
        Deque<Integer> stack = new ArrayDeque<>();
        int pivot = partition(array,start,end);
        if(pivot > start +1 ) {
            stack.push(start);
            stack.push(pivot-1);
        }
        if(pivot < end -1) {
            stack.push(pivot+1);
            stack.push(end);
        }
        while(!stack.isEmpty()) {
            end = stack.pop();
            start = stack.pop();
            pivot = partition(array,start,end);
            if(pivot > start +1 ) {
                stack.push(start);
                stack.push(pivot-1);
            }
            if(pivot < end -1) {
                stack.push(pivot+1);
                stack.push(end);
            }
        }
    }
    //递归实现快排
    private static void quick(int[] array, int start, int end) {
        if(start >= end) {
            return;
        }
        //优化部分: 递归到小的子区间时，可以考虑使用插入排序
        if(start-end+1 < 7) {
            insertSortRange(array,start,end);
        }
        //优化部分:三数取中法
        int midIndex = getMiddleNum(array,start,end);
        swap(array,start,midIndex);
        int pivot = partitionPointer(array,start,end);
        quick(array,start,pivot-1);
        quick(array,pivot+1,end);
    }

    private static void insertSortRange(int[] array, int start, int end) {
        for (int i = start+1; i <= end; i++) {
            int tmp = array[i];
            int j = i-1;
            for (; j >=start ;j--) {
                if(array[j] > tmp) {
                    array[j+1] = array[j];
                }else {
                    array[j+1] = tmp;
                    break;
                }
            }
            array[j+1] = tmp;
        }
    }

    private static int getMiddleNum(int[] array, int left, int right) {
        int mid = left + (right - left) >> 1;
        if(array[left] < array[right]) {
            if(array[mid] < array[left]) {
                return left;
            }else if(array[mid] > array[right]) {
                return right;
            }else {
                return mid;
            }
        }else {
            if(array[mid] > array[left]) {
                return left;
            }else if (array[mid] < array[right]) {
                return right;
            }else {
                return mid;
            }
        }
    }

    //挖空法
    private static int partition(int[] array, int left, int right) {
        int tmp = array[left];
        while(left < right) {
            while(left < right && array[right] >= tmp) {
                right--;
            }
            array[left] = array[right];
            while(left < right && array[left] <= tmp) {
                left++;
            }
            array[right] = array[left];
        }
        array[left] = tmp;
        return left;
    }
    //hoare法
    private static int partitionHoare(int[] array, int left, int right) {
        int tmp = array[left];
        int tmpLeft = left;
        while(left < right) {
            while(left < right && array[right] >= tmp) {
                right--;
            }
            while(left < right && array[left] <= tmp) {
                left++;
            }
            swap(array,left,right);
        }
        swap(array,tmpLeft,left);
        return left;
    }
    //前后指针法
    private static int partitionPointer(int[] array,int left,int right) {
        int prev = left;
        int cur = left+1;
        while(cur <= right) {
            if(array[cur] < array[left] && array[++prev] != array[cur]) {
                swap(array,prev,cur);
            }
            cur++;
        }
        swap(array,prev,left);
        return prev;
    }

    /**
     * 归并排序
     * 时间复杂度：O(N*logN)
     * 空间复杂度：O(N)
     * 稳定性：稳定
     * @param array
     */
    public static void mergeSort(int[] array) {
        //mergeSortTmp(array,0,array.length-1);
        mergeSortNor(array);
    }

    //非递归
    private static void mergeSortNor(int[] array) {
        int gap = 1;
        while(gap < array.length) {
            for (int i = 0; i < array.length; i = i + gap * 2) {
                int left = i;
                int mid = left + gap - 1;
                if(mid >= array.length) {
                    mid = array.length-1;
                }
                int right = mid + gap;
                if(right >= array.length) {
                    right = array.length-1;
                }
                merge(array,left,mid,right);
            }
            gap *= 2;
        }
    }

    //递归
    private static void mergeSortTmp(int[] array, int left, int right) {
        if(left >= right) {
            return;
        }
        int mid = left +(right - left)/2;
        mergeSortTmp(array,left,mid);
        mergeSortTmp(array,mid+1,right);
        //此时已经分解完成
        //下面开始合并
        merge(array,left,mid,right);
    }

    private static void merge(int[] array, int left, int mid, int right) {
        int[] tmp = new int[right-left+1];
        int k = 0;
        int s1 = left;
        int e1 = mid;
        int s2 = mid+1;
        int e2 = right;
        while(s1 <= e1 && s2 <= e2) {
            if(array[s1] <= array[s2]) {
                tmp[k++] = array[s1++];
            }else {
                tmp[k++] = array[s2++];
            }
        }
        while(s1 <= e1) {
            tmp[k++] = array[s1++];
        }
        while(s2 <= e2) {
            tmp[k++] = array[s2++];
        }
        for(int i = 0;i < k;i++) {
            array[i+left] = tmp[i];
        }
    }

    /**
     * 计数排序
     * 时间复杂度：O(Max(范围，N)-->此处代码为 O(范围+N)
     * 空间复杂度：O(范围）-->最大值和最小值作差
     * 稳定性：稳定-->当前代码是不稳定的，但是可以转为稳定的
     * @param array
     */
    public static void countSort(int[] array) {
        int minVal = array[0];
        int maxVal = array[0];
        //1、找到最大值和最小值，求出计数数组长度
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            if(array[i] < minVal) {
                minVal = array[i];
            }
            if(array[i] > maxVal) {
                maxVal = array[i];
            }
        }
        int len = maxVal - minVal + 1;
        int[] count = new int[len];
        //2、遍历原来的数组array把 每个元素 放到对应的计数数组当中 进行计数
        for(int i = 0; i < array.length;i++) {
            int index = array[i];
            count[index - minVal]++;
        }
        //3、遍历计数数组的，从新放入array数组
        int index = 0;
        for (int i = 0; i < count.length;i++) {
            while(count[i] > 0) {
                array[index++] = i + minVal;
                count[i]--;
            }
        }
    }

    /**
     * 基数排序 LSD(Least Significant Digit first)(最低位优先法)
     * 时间复杂度：O(m(n,r))
     * 空间复杂度：O(n+r)
     * m：最大数字的位数
     * n：待排序的数组的数字个数
     * r：队列申请空间的大小
     * 稳定性：稳定
     * 博客链接：https://blog.csdn.net/m0_64003319/article/details/134540648
     * @param array
     */
    public static void radixSort(int[] array) {
        //10进制数，有10个桶，每个桶最多存array.length个数
        int[][] bucket = new int[10][array.length];
        //桶里面要存的具体数值

        int[] bucketElementCounts = new int[10];
        //用来计算，统计每个桶所存的元素的个数，每个桶对应一个元素

        //1.求出最大数
        int MAX = array[0];
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            if (array[i] > MAX) {
                MAX = array[i];
            }
        }
        //求最大值的位数，先变成字符串，求字符串长度
        int MAXCount = (MAX + "").length();
        //最大位数的个数，进行几次计数排序
        for (int i = 0; i < MAXCount; i++) {//i代表第几次排序
            //放进桶中
            for (int k = 0; k < array.length; k++) {
                //k相当于遍历待排数值
                //array[k] /(int) Math.pow(10, i)%10 求出每次要比较位的数
                //求的是个位，并且是对应趟数的个位
                int value = (array[k] / (int) Math.pow(10, i)) % 10;
                //根据求出的位数，找到对应桶，放到对应桶的位置
                bucket[value][bucketElementCounts[value]] = array[k];
                //不管value 为多少，bucketElementCounts[value]的值都为0
                //相当于存到对应桶的0位bucket[value][0]
                bucketElementCounts[value]++; //从0->1
                //对应桶的技术数组开始计数
            }

            //取出每个桶中的元素，赋值给数组
            int index = 0;//array新的下标
            for (int k = 0; k < bucketElementCounts.length; k++) {//遍历每个桶
                if (bucketElementCounts[k] != 0) {//桶里有元素
                    for (int j = 0; j < bucketElementCounts[k]; j++) {//比那里每个桶的元素
                        array[index] = bucket[k][j];
                        index++;
                    }
                }
                bucketElementCounts[k] =0;//每个桶遍历完后，清空每个桶的元素；
            }
        }
    }

    /**
     * 桶排序
     * 时间复杂度：O(N+C)
     * 空间复杂度：O(N+M)
     * 待排序序列大小为 N，共分为 M 个桶
     * 稳定性：稳定的
     * 博客链接：https://blog.csdn.net/qq_27124771/article/details/87651495
     * @param array
     */
    public static void bucketSort(int[] array) {
        //1.计算最大值和最小值
        int min = Integer.MAX_VALUE;
        int max = Integer.MIN_VALUE;
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            min = Math.min(min,array[i]);
            max = Math.max(max,array[i]);
        }
        //2.计算桶的数量
        int bucketNum = (max - min)/array.length + 1;
        ArrayList<ArrayList<Integer>> bucketArr = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < bucketNum; i++) {
            bucketArr.add(new ArrayList<>());
        }
        //3.将每个元素放入桶
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            int num = (array[i] - min)/array.length;
            bucketArr.get(num).add(array[i]);
        }
        //4.对每个桶内元素进行排序
        for (int i = 0; i < bucketNum; i++) {
            Collections.sort(bucketArr.get(i));
        }
        //5.将桶中的元素放入到原数组
        int index = 0;
        for (int i = 0; i < bucketArr.size(); i++) {
            for (int j = 0; j < bucketArr.get(i).size(); j++) {
                array[index++] = bucketArr.get(i).get(j);
            }
        }
    }
}
